スマートファクトリーとは？製造業におけるIoT活用の目的や方法を解説

工場にIoTやAIを導入して機械化や自動化を推進し、高品質な製品を安定的に生産するスマートファクトリー化が注目を集めています。本記事では、スマートファクトリーの概要や導入のメリット、課題や仕組み化の流れについて解説します。

スマートファクトリーとは、業務効率化を目的として、IoTやAI技術を取り入れて運用する工場のことです。デジタル技術を現場に導入することで、少ない労力で高品質な製品を安定的に製造できるようになります。

また、近年では、深刻化する労働力不足を補うための施策も求められています。スマートファクトリーによって現場のIT化が進めば、省力化を実現でき、労働力不足の解消も可能です。

スマートファクトリーは、従来のように、単なる「現場の機械化」や「業務の自動化」には留まらない考え方です。大きな特徴はデータの利活用にあり、IoTを活用して収集したリアルタイム性の高いデータを、高精度なAIが分析し、製造に反映することで生産の効率化を図ります。

製造業におけるスマートファクトリーの浸透は、「第4次産業革命」を意味する「インダストリー4.0」の体現ともいわれています。

近年、スマートファクトリーが注目されている理由・背景には、人材不足や海外諸国のスマートファクトリーの推進・発展が挙げられます。それぞれの理由や背景について、詳しく解説します。

国内では少子高齢化が進行しており、生産年齢人口が大きく減少しつつあります。多くの現場では生産現場の人材不足が深刻化し、解消のための対策が求められている状況です。

経済産業省の推移予測によれば、2050年には日本の人口は約1億人まで減少し、生産年齢人口は50～55%の水準にまで低下する見込みです。高齢化によって現役世代の減少が加速していますが、現在のところ、少子化が減速する予兆はありません。

参照：https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/2050_keizai/pdf/001_04_00.pdf

このような状況下で、人材不足を解消する手段のひとつとして、スマートファクトリーが注目されています。これまでは人の手で行っていた業務を、IoTやAIによって自動化できれば、生産の省力化を実現でき、必要なリソースを削減できます。

また、少子高齢化に伴って、現場で働く従業員の年齢も高齢化してきています。IoTやAIの導入は、生産のための物理的な労力を削減できることから、高齢化した従業員の負担を軽減する効果も期待できます。

海外諸国では、スマートファクトリーの推進が比較的順調に進んでいます。例えば日本と同様に少子高齢化問題が深刻化しているドイツでは、「インダストリー4.0」を国家プロジェクトとして、製造現場へのスマートファクトリーの導入を政府主導で推進しています。

初めてドイツがインダストリー4.0の推進を開始したのは2000年代のことですが、近年では自動車製造業において売上高世界1位を獲得するなど、少しずつ生産を効率化した成果が表れ始めました。

また、アメリカや中国でもIoTの導入が積極的に進められており、人々の生活に欠かせない存在になりつつあります。

一方の日本では、まだそれほどIoTやAIの活用が進んでいないのが現状です。2017年に総務省が行った「通信利用動向調査」によると、IoT、AIの導入企業はそれぞれ14～15％で、両方とも導入している企業はわずか3.3%しかありません。導入の意向がない企業はIoT、AIそれぞれ60%以上にものぼります。

このような状況から、日本においてはスマートファクトリーの導入が海外に比べて遅れているとの指摘があります。この現状を改善し、技術力や競争力を高めるためにも、積極的なスマートファクトリーの推進が必要です。

参照：https://www.soumu.go.jp/main_content/000610197.pdf

スマートファクトリーを推進するメリットには、人材不足の解消や人材育成、効率化・生産性の向上、製造工程の可視化などがあります。

スマートファクトリーを導入することで、人の手で対応していた業務を機械に任せられるようになるため、現場のリソースを削減できます。人材を集めることが難しく、工場運営の維持・拡張が難しかった現場は、スマートファクトリーによって大きく成長できる可能性があるでしょう。

また、スマートファクトリーによってデータの蓄積が可能になるため、知識や技術を体系化できるようになります。これまでは現場の経験に頼るしかなかった「暗黙知」を可視化でき、人材育成の効率化にもつながります。技術承継が難しかった職人の技なども体系的に整理して、後世に伝えられるようになる点は魅力的です。

IoTやAIの導入によって、効率化や生産性の向上にも大きく貢献します。従来は人が担当していた作業をロボットに代替させることで、現場作業を効率化し、作業負担を軽減できます。人間が24時間働き続けることは不可能ですが、ロボットであれば、疲労の概念がないために、人間の配置を最小限に抑えて「止まらない工場」を作ることも可能です。

また、デジタル技術の発展によって、遠隔支援も可能になります。遠隔支援とは、熟練の指導者が遠隔地から生産現場の状況を把握し、作業指示を行うことです。近年では、遠隔支援用のシステムも数多く開発されています。

中には工場設備の状態を自動的に検知し、最適な保全計画を発行する遠隔支援システムもあるため、メンテナンス業務の効率化も可能です。

工場のスマートファクトリー化は、製造工程の可視化にも役立ちます。スマートファクトリー化によって、生産現場の稼働状況や製造実績をデータ化し、リアルタイムに参照することが可能です。これによって、製造工程に遅延がないか、トラブルが起こっていないかをいち早く確認し、製造ライン全体を最適化できます。

製造工程ごとのデータを参照できれば、どの製造工程に時間がかかっているのかを把握して、ピンポイントで改善策を立てることも容易です。また、コストの無駄が生じている部分を洗い出して、コスト削減につなげられます。可視化されたデータは、アイデア次第でさまざまな経営判断に役立てることが可能です。

スマートファクトリー化によって得られるデータは、生産に関わるデータだけではありません。現場における設備状態を把握できるため、パフォーマンスを計測し、必要に応じて柔軟なメンテナンススケジュールを策定できます。故障の予兆を察知したタイミングでメンテナンスを行う、いわゆる「予知保全」の実現につながります。

スマートファクトリー化は、将来的なコスト削減も可能です。IoTやAIの導入には設備投資が必要になるため、初期費用はかかりますが、運用開始後の人件費の削減や業務効率化を考慮すると、工場全体の生産性が大きく向上すると考えられます。

また、データの利活用によって、生産個数の無駄をなくして最適化するなど、原料や資源の無駄も削減可能です。

スマートファクトリーは初期投資が高額になりやすいため、導入を決断するまでに時間がかかりがちな面もあります。しかし、長期的に見るとあらゆる無駄をなくせるため、コストの削減につながります。現状の運用に無駄が多い工場ほど、将来的な費用削減効果は高くなるため、まずは導入による費用対効果を検証することをおすすめします。

IoTやAIの活用は、設備保全の高度化も実現します。従来、設備保全は人の手で行われるのが一般的でした。目視による設備保全には熟練した技術が必要になるため、経験の浅い従業員は小さな不具合を見落としてしまう可能性もあり、後から想定外のトラブルに発展するリスクが拭えません。

しかし、スマートファクトリーではこれまで人の手で行っていた工場の点検や修理を機械化できます。設備保全にかかっていた工数を大きく削減できると同時に、一定の精度を維持した検知が可能になるため、より安全に工場を稼働できる点もメリットです。

人手不足が深刻化している現場では、設備保全のための熟練した人材を確保することも難しい状況にあります。そのためスマートファクトリー化を推進し、IoTやAIの力を借りて、精度の高い設備保全の体制を整えようと考える企業が増えてきています。

スマートファクトリーを推進するためには、現場の理解やスマートファクトリーに精通した人材の確保が不可欠です。また、デジタル技術の導入にあたって、セキュリティの強化を図る必要もあります。

スマートファクトリーを実現するプロセスにおいて、現場の運用は大幅な変化を避けられません。日々の業務をこなす現場の従業員は、慣れた運用が大きく変化することを敬遠しがちな傾向があります。そのため、十分に現場の理解を得てからスマートファクトリー化を進めなければ、現場の抵抗に遭い、スマートファクトリー化が失敗に終わってしまう可能性もあります。

まずは「なぜスマートファクトリー化を行う必要があるのか」を丁寧に説明して、現場の従業員に、デジタル技術の導入意図を理解してもらうことが大切です。工場の運用が変わるとどのようなメリットがあるのかを理解してもらうことで、協力的な風土を醸成できます。

また、上層部の一方的な判断で進めるのではなく、現場の声も積極的に取り入れることが大切です。新たな運用に切り替わる前には、社内研修などを実施して、スムーズに業務に臨める体制を整えましょう。

スマートファクトリー化を推進したいと思っていても、スマートファクトリーそのものの知識が不足していて、先導できる人材がいないケースも少なくありません。いきなりプロジェクトを立ち上げるのではなく、まずはスマートファクトリー化を推進できる人材を育成するところから始めるのも選択肢のひとつです。

自社で育成することが難しい場合は、スマートファクトリー化に関する知識やスキルを持った人材を新しく採用したり、外部に依頼したりする必要があります。この場合は、デジタル技術への初期投資に加えて、採用コストや外注コストがかかるため、適切な予算計画を立てながらスマートファクトリー化を推進することが大切です。

スマートファクトリー化された工場には、IoTやAIなどさまざまなデジタル技術が導入されています。近年では企業を狙うサイバー攻撃が過激化しており、情報漏洩やデータ破壊などから身を守るためには、セキュリティの確保が必要不可欠です。

現場にセキュリティの専門家がいないなどの理由によって、十分なセキュリティ対策を行わないままスマートファクトリー化に踏み切ることは、リスクを考えると望ましくありません。

サイバー攻撃によって自社のネットワークに侵入されると、システムをロックされて工場の稼働が停止したり、個人情報や機密情報などが流出して、企業としての信頼を大きく損なったりする可能性があります。事業が停止してしまうと売上の大幅な低下にもつながるため、場合によっては経営に大きな悪影響を及ぼすことも考えられます。

スマートファクトリー化を推進する際は、セキュリティの確保も念頭に置いて、準備を進めることが求められます。

スマートファクトリーを仕組み化するためには、次の3つのステップに沿って、丁寧に準備を進めることが大切です。ここでは、具体的な流れについて解説します。

スマートファクトリー化を推進するにあたって、まずはシステム化の構想を策定し、導入規模や範囲などを明確に定めましょう。スマートファクトリー化を成功させるためには、自社の課題や戦略に適した機能を持ったシステムを、最適な範囲に導入することが求められます。

「自社がスマートファクトリーを導入する目的は何か」をはっきりと認識することで、必要なシステムや機能が明確になるとともに、導入すべき最初のターゲットを定められます。

必要な機能が備わっていないとスマートファクトリーの目的を達成できませんが、不要な機能が備わりすぎていると、導入コストが高額になりがちです。自社に必要な機能を過不足なく備えたシステムを導入することで、コストパフォーマンスを最大化できます。

導入規模や範囲などを定めたからといって、最初から最大規模でスマートファクトリー化を行うことはおすすめできません。まずは範囲を絞り込み、限定的に導入して試用を重ね、成果が現れたら少しずつ導入範囲を拡大していく展開方法が有効です。

最初から最大規模で導入してしまうと、失敗したときの影響範囲が大きく、業務に多大な支障が出る可能性があります。また、システムの導入範囲が広いほど、スマートファクトリー化以前の運用に戻すときの損失が拡大しやすくなるでしょう。

最初は一部の部門・組織だけで導入し、PDCAサイクルを回しながら改善点を反映して、より洗練された運用を実現してから全社に拡大していくことが大切です。導入範囲を限定することで、現場の声を拾い上げやすくなるという効果も期待できます。

試用を重ねて最適化された運用方法を整備できたら、本格的に全社のスマートファクトリー化を推進します。これまでは限定された範囲で導入していたシステムを全社に展開し、大々的にスマートファクトリー化を行いましょう。

ただし、ここでもある日突然全社に展開するのではなく、あくまでも「少しずつ範囲を拡大していく」ように意識することが大切です。ひとつの部署で成果が出たら隣の部署に拡大し、その部署で運用が成功したらさらに隣の部署へ広げていく、といった方法を取りながら、最終的に全社に拡げていくことで、運用リスクを最小限に抑えられます。

PDCAは短いサイクルを維持して回し続け、常に改善できる部分がないかどうかを振り返りながら、現場に運用を定着させていくことが重要です。

IoTやAIを活用してスマートファクトリー化することで、業務効率化や人手不足の解消を実現できます。

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